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内容简介

本书基本独立成册，适用于零基础的初学者。 基础篇（第1～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。 原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、推理与实现，帮读者*大化降低学习曲线。 扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又有用。

作者简介

本书基本独立成册，适用于零基础的初学者。 基础篇（第1～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。 原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、推理与实现，帮读者*大化降低学习曲线。 扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又有用。

网友热评

欧阳杼: 适合打底用的科普书籍，等后面具体做的时候还要再翻一遍。读完后的感觉是，神经网络感觉和通信算法里面的均衡、置信传播算法在原理上差别不大，有通信算法的基础，理解神经网络也比较容易。 散关清渭: 对于一个基础架构出身的深度学习小白来说 读起来比较顺畅 而且作者写了一些自己的感受 对于一本白话入门来说 这已经足够了 至于有些“资深专家”所谓的太浅显 我倒是怀疑你们的判断力 这本书本就不是给你们看的吧 注销2024: 一刷《动手学深度学习》，读到一半晦涩。这本书做了很好的开导。“求解“碗底”坐标（x，y）也就是（w，b）的取值点。 其实本书并不比9+书籍落伍，作者实战经验也是相当丰富。 客观打分应该在8+以上。 这个点就是保证整个全局误差Loss的解。底部圆乎乎的函数其实就是凸函数”我觉得一本书让你看懂了原本复杂的问题，并且记忆深刻，在实验探索中保持适当的幽默本身就很棒。 本书体系完备，并非儿童读物。尽管本书于2017年出版，但讲技术由白话风格讲出，仍有积极的借鉴意义。

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